(株)NTC　製造、物流業様向けDX推進支援サービス「ペーパレスtoDX」を提供開始！現場のDX推進、AI導入。その一歩目は、ペーパレス化から。

運輸・交通

株式会社NTC（本社：東京都豊島区、代表取締役社長：浜口幸洋）は、製造、物流倉庫業向けに現場を中心としたDX推進を提案する「ペーパレスtoDX」のサービスを提供開始いたしました。【https://www.ntc.co.jp/】

■不足する人材、ベテラン頼りの現場。解決するためにAIの導入が必要でした。
物流倉庫の業務は膨大に有り、その中でも各社共通する課題は、「人材不足」と「属人的な業務手法」です。
弊社では以下のような問題に対して、AIソリューションを提供して参りました。

①ルーティン作業のシステム化

はじめに着目したのは目視検品の多さでした。バーコードを貼ることの出来ない製品は目視で確認する以外に方法は無く、また、膨大なチェック項目の確認や、新規スタッフへの教育訓練など、多くの稼働がかかっておりました。

弊社ではその問題を解決するために、「人」が実施していたルーティン作業を自動化し、稼働時間を大幅に削減する「画像認識AI」を開発しました。

②ベテランの作業をAIへ継承

見分けづらい製品を特定するには経験に裏打ちされたベテランの判断が必要でしたが、その問題に対しても「画像認識AI」により解決することが可能です。

また、「画像認識AI」が必要な業務以外でも、ベテラン頼りになってしまっている業務が非常に多く存在しております（例えば、倉庫内の在庫調整や、その日の出荷作業時間の見込み計算などの、言語化されていない判断基準を持つ業務）。

このような多くの属人的な業務課題も、弊社が企業様毎にご提案するAIで解決することが可能です。これらによりベテラン不足による課題を解決し、物流倉庫の新たな未来へ向けてサポートして参ります。

■DX推進のカギであるAI。しかしAIを導入するには２つの落とし穴が。

企業様がAI導入からスタートすると、顕在化していた業務課題は解決しても、意識していなかった無駄な作業がそのまま残るケースや、新たな課題が発生するケースがございました。

【事例１】一部にAIを導入しても改善効果が薄い

「画像検品AI」により出荷検品効率化を実現しても、 AIを導入した作業以外のアナログ部分に、大きな稼働が掛かっている場合がございました。例えば「検品後はプリントアウトしたリストへ手書きでメモをして報告している」「現場と事務の連携がリアルタイムに取れておらず手戻りが発生する」などが挙げられます。

【事例２】効率化するためのデータが足りない

データを分析する手法はAI分野の発展により目覚ましい進歩を遂げており、弊社でもそれらを活用する手法がございますが、

一番重要な「分析するためのデータ」が不足しているという現状がございます。

ベテランの方の作業をAIに学習させるためには、検品なら画像データ、在庫調整なら時間毎の入出庫履歴、と、企業様ごとの実績、ノウハウなど、様々な項目をデータ化する必要がありました。

■DXを推進するには、「AI活用を見据えたペーパレス化」が必要不可欠！　

DXの第一歩はペーパレス化を見据えたデータの構築です。弊社では、データの構築支援以外に、AIを導入しても効果が上がらない企業様へ対して、「データの収集と分析」「問題点の抽出」「評価」「改善策の実行」など、プロセスマイニングの視点から寄り添いサポートさせていただきます。業務フローを俯瞰して、最適な工程設計のご提案をすることで、DXを推進して参ります。又、ペーパレス化以外にも、多くのファイルから欲しい情報を一瞬で検索したり、数年前の返品物の履歴情報など画像からAIを使用して検出することが可能です。

■「現場で簡単に」　一歩目のペーパレス化に着手するだけでも３つのベネフィットを実現！

①作業状況、履歴の見える化

・現品の検品や出荷状況をリアルタイムで確認。

　→製品ごと、作業場所ごとの進捗も一目で把握可能です。

・検品チェックや積み残しの有無を電子履歴で追跡。

　→顧客からの問合せにもスムーズに対応できます。

②紙の出力によるスタッフ稼働の削減

・印刷用紙やインクなどの物質的なコスト削減以外に出力する稼働時間の削減

・印刷機器がある事務所と倉庫現場の移動時間の削減。

・手書きチェックリストを用いたクロスチェック稼働の削減。

③ データ管理、運用の調整

・製品画像からのデータ抽出、WMSデータや販売管理データなどの基幹システムとの連携、工程管理や稼働時間の計測など、ペーパレス（データを電子化）にすることで必要なデータが構築できます。